ICML 2024 | 量化大模型退化严重？ETH北航字节推出LoRA新范式

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6月前

©作者 |QHT

来源 | 量子位

大模型应用开卷，连一向保守的苹果，都已释放出发展端侧大模型的信号。

问题是，大语言模型（LLM）卓越的表现取决于“力大砖飞”，如何在资源有限的环境中部署大模型并保障性能，仍然颇具挑战。

以对大模型进行量化+LoRA的路线为例，有研究表明，现有方法会导致量化的LLM严重退化，甚至无法从LoRA微调中受益。

为了解决这一问题，来自苏黎世联邦理工学院、北京航空航天大学和字节跳动的研究人员，最新提出了一种信息引导的量化后LLM微调新算法IR-QLoRA。论文已入选ICML 2024 Oral论文。

论文标题：

Accurate LoRA-Finetuning Quantization of LLMs via Information Retention

论文链接：

hhttps://arxiv.org/pdf/2402.05445

代码链接：

https://github.com/htqin/IR-QLoRA

论文介绍，IR-QLoRA能有效改善量化导致的大模型性能退化。在LLaMA和LLaMA 2系列中，用该方法微调的2位模型，相比于16位模型仅有0.9%的精度差异。

该方法的核心思想，是通过信息保留来使LoRA微调量化的大语言模型实现精度提升。

包含从统一信息角度衍生的两种技术：信息校准量化和信息弹性连接。

信息校准量化

LLM的量化权重被期望反映原始对应方所携带的信息，但比特宽度的减小严重限制了表示能力。从信息的角度来看，量化LLM和原始LLM的权重之间的相关性表示为互信息。

在LLM量化后，由于比特宽度的显著减小导致表示能力的降低，量化权重的熵远小于原始权重的熵。因此，优先考虑低比特权重内的信息恢复对于增强量化LLM至关重要。

首先从数学上定义信息校准的优化目标。校准过程可以看为向量化器引入一个校准常数以最大化信息，量化过程可以表述如下：

由于原始权重是固定的，公式 (1) 中的优化目标可以表示为：

由于直接求解公式 (3) 中的目标非常耗时，作者提出了一种分块校准量化器信息的两步策略：

第一步是初始化校准常数。基于神经网络权重正态分布的常见假设，将每个权重量化块的常数初始化为中值。由于正态分布中靠近对称轴的区域的概率密度较高，因此该初始化旨在更大程度地利用量化器的间隔。应用位置相关中值来初始化 , 以减轻异常值的影响。

第二步是优化校准常数、量化尺度、双量化尺度。使用信息熵作为度量，并进行基于搜索的优化以获得。通过将线性划分为个候选来创建的搜索空间，其中是标准差，是系数。使用每个候选校准权重后，量化校准的权重并计算信息熵。获得的量化尺度与基线一致。通过得到量化尺度，然后二次量化为和。

对于优化后的校准常数，执行类似于尺度的双量化以节省内存，信息校准量化的量化过程可以总结为：


信息弹性连接

除了基线中的量化LLM之外，由低秩矩阵组成的LoRA也阻碍了信息的恢复，为了增强LoRA的表示能力，帮助恢复量化LLM的信息，同时保持其轻量级性质，作者引入了有效的信息弹性连接。该方法构建了一个强大的低秩适配器，有助于利用从量化的LLM单元导出的信息。

具体来说，首先根据输入和中间维度的最大公约数对原始特征进行分组和平均，并将其添加到由矩阵计算的输出中。增加弹性连接的 LoRA 的第一个子单元可以表示为：

LoRA 的后一个矩阵将低秩中间表示变换为输入维度，因此其伴随的无参数变换使用重复串联来增加维度。后一个子单元的计算过程可以表示为：

与 LLM 和 LoRA 单元中的矩阵乘法相比，无参数变换是一种多样化的变换形式，进一步增强了量化 LLM 的信息表示。

实验验证

作者广泛评估了IR-QLoRA的准确性和效率。选择LLaMA和LLaMA 2系列模型，在Alpaca和Flanv2数据集上构建参数高效的微调，使用MMLU和CommonsenseQA基准进行评估微调后量化模型的效果。

准确率

以下两张表格分别展示了在Alpaca和Flanv2数据集上微调的MMLU基准的5-shot精度结果。综合结果表明，在各种规模的LLaMA模型中，IR-QLoRA优于所有比较量化方法。

与基线方法QLoRA相比，IR-QLoRA在相同的微调管道下在MMLU基准上实现了精度的显著提高。

此外，在LLaMA 2上的准确性比较，证明了IR-QLoRA跨LLM系列的泛化性能。

下表中的结果表明，IR-QLoRA不仅平均实现了至少2.7%的性能改进，而且在几乎每个单独的指标上都表现出了优势。这些结果表明IR-QLoRA在不同的LLM系列中表现出很强的泛化性。

与MMLU基准上的现象类似，在CommonsenseQA基准上，与SOTA方法相比，IR-QLoRA始终保持了LLaMA-7B的最佳平均准确率，而且还显著提高了大多数子项的有效性。

超低位宽

除了4比特以外，作者还评估了超低位宽下的IR-QLoRA建议。

具体来说，作者采用了QLoRA和LoftQ的量化方法，按照百分位量化方法构建了NF2和NF3量化。

下表显示，随着量化位宽的减小，基线QLoRA的性能急剧下降，以至于其在2位情况下的性能与随机相差无几。

相比之下，IR-QLoRA表现出更优越的性能，在Flan v2数据集上微调2位模型时，与16位模型相比仅有0.9%的精度差异。

效率

IR-QLoRA的信息校准量化和信息弹性连接并没有带来额外的存储和训练开销。

如上所示，信息校准量化增加的参数仅相当于量化的缩放因子，而且采用了双重量化以进一步减少存储。因此其带来的额外存储空间很小，在4位LLaMA-7B上仅增加了 2.04%。

校准常数的优化过程也只增加了微不足道的训练时间（例如，LLaMA-7B为 0.46%，LLaMA-13B为 0.31%）。此外，增加的时间仅用于训练过程中的初始优化，并不会导致推理时间的增加。信息弹性连接也只在每层引入了2个额外参数，在整个模型中可以忽略不计。

结论

总的来说，基于统计的信息校准量化可确保LLM的量化参数准确保留原始信息；以及基于微调的信息弹性连接可以使LoRA利用不同信息进行弹性表示转换。

广泛的实验证明，IRQLoRA在LLaMA和LLaMA 2系列中实现了令人信服的精度提升，即使是2-4位宽，耗时也仅增加了0.45%。

IR-QLoRA具有显著的多功能性，可与各种量化框架无缝集成，并且大大提高了LLM的LoRA-finetuning量化精度，有助于在资源受限的情况下进行实际部署。

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